画期的な成果として、中国の科学者たちは、地球の電離層における目に見えない乱れである赤道プラズマバブル（EPB）を特定するための機械学習システムを開発しました。 GPSや無線通信を妨害する可能性があるこれらのバブルは、追跡が非常に困難です。 大気光エミッションを分析する新しいシステムは、これらの脅威を検出する上で印象的な88％の成功率を達成しました。
電離層の「チーズの穴」とよく表現されるEPBは、毎晩赤道上で形成され、重大な問題を引き起こす可能性があります。 それらは電波とGPS信号を歪め、通信途絶やナビゲーションエラーにつながる可能性があります。 その影響は大きく、2002年のヘリコプター墜落事故などの過去のインシデントは、これらのバブルがもたらす危険性を浮き彫りにしています。
中国チームのイノベーションは、大気中の微弱な光である大気光を分析するためにAIを使用しています。 10年以上にわたる大気光画像でAIアルゴリズムをトレーニングすることにより、システムはEPBによって引き起こされる微妙な歪みを特定できます。 この進歩は、特にこれらの混乱が頻繁に発生する香港などの地域において、航空の安全性と通信の信頼性を革新する可能性があります。
「私たちのモデルは、これらのバブルによってもたらされるリスクの包括的な評価を提供し、香港などの地域での航空の安全性に不可欠です」と主任科学者のYiping Jiangは述べています。 このシステムは、太陽活動が低い期間には制限される可能性がある大気光に依存していますが、この発見は、これらの目に見えない大気現象の影響を軽減するための重要な一歩となります。 将来のシステムは、AIとリアルタイムの衛星データを組み合わせて、高リスク期間中に警告を発することができます。